GitHub - advimman/lama: 🦙 LaMa Image Inpainting, Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions, WACV 2022You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
Azureのファンであり続ける大変さ
この記事は、著者の許可を得て配信しています。 https://www.alexhudson.com/2021/09/17/its-tough-being-an-azure-fan/ AzureはカテゴリーリーダーであるAWSに属しているのですが、これまでAzureはナンバーワンのクラウドプロバイダーではありませんでした。しかし、多くの人が考えるように、Azureが第2位だということはかなり妥当なことであり、必ずしもAWSと大きく差別化されているわけではないけれども、特筆すべき点は十分にあると言えるでしょう。 しかし、Azureテクノロジーのユーザーやファンでさえも、Azureをクラウドプロバイダーとしておすすめすることがますます困難になってきています。 さて、私はGartner社（2021年7月の時点で、Azureをカテゴリー「リーダー」と評価し、競合はAWSとGoogleだけとしている）
データサイエンティストになるには｜仕事内容、スキル、学習サイト、書籍 | Ledge.ai
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ゼロからはじめるPython(84) 録り溜めたボイスメモをAI音声認識APIで一気にテキスト変換しよう
家電量販店に行くと今でもボイスレコーダーのコーナーがあり人気だ。またスマートフォンにも必ずボイスメモアプリがある。筆者も一時期アイデアをボイスメモで録り溜めていた。しかし、ボイスメモは聞き直す必要があり管理が面倒という欠点もある。そこで、今回はPythonからMicrosoftのAPIを利用して自動的にボイスメモをテキストに変換する方法を紹介しよう。 WAVファイルを音声認識してテキストに変換したところ 音声認識APIを使ってみよう AI技術の進歩により音声認識の精度が向上している。これまでも音声認識の技術はあったものの精度が今一歩だった。そして個人ユーザーが気軽に活用できる感じではなかった。ところが、最近では、各社が競い合うように音声認識の精度向上に力を入れている。各社から発売されているAIスピーカーを積極的に活用している読者も多いことだろう。 そして、大きな点として、Microsoft
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
Javaで作るのは他人のためのプログラム、Pythonで作るのは自分のためのプログラム - きしだのHatena
JavaやCで組むのは他人のためのプログラムで、Pythonで組むのは自分のためのプログラム、という違いがないかなという話。 TIOBEでとうとうPythonが1位になったというニュースが流れてました。 https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1357645.html でも、Pythonが1位になったとはいえ、CやJavaであったような、世の中のプログラム全部Pythonになるみたいな雰囲気はないなと思いました。 で、こんなツイートをしたわけです。 PythonがJavaやCを抜いて1位になるのは、JavaやCが担っていたところがPythonに置き換えられたのではなくて、他人のためのプログラミングではなく自分のためのプログラミングが増えたということじゃないかなと思う。https://t.co/LeM3ADCwAA— きしだൠ(K1
Python 3.11 からデフォルトの文字列ハッシュアルゴリズムが SipHash13 になります - methaneのブログ
Pythonの文字列やバイト列に対するハッシュアルゴリズムは、HashDoS対策としてPython 3.4から SipHash24が使われていました。 その後、ラウンド数を減らしたSipHash13でも十分に安全だとして2015年にRustが、2016年にRubyが、SipHash24からSipHash13への切り替えを行いました。 https://github.com/rust-lang/rust/issues/29754 https://bugs.ruby-lang.org/issues/13017 Python でもSipHash13に切り替えようという提案を2017年に行っていたのですが、実装した人がなかなかプルリクエストを作ってくれず、またPythonは文字列がimmutableでハッシュ値をキャッシュしているためにそこまで大きなインパクトがなかったこともあり、ずっと放置されてい
Understanding all of Python, through its builtins
Python as a language is comparatively simple. And I believe, that you can learn quite a lot about Python and its features, just by learning what all of its builtins are, and what they do. And to back up that claim, I'll be doing just that. Just to be clear, this is not going to be a tutorial post. Covering such a vast amount of material in a single blog post, while starting from the beginning is p
Python で Unicode 正規化 NFC/NFD の文字列を扱う - forest book
先日、ビジネスパーソン向けの Python 本を執筆したことを書きました。 t2y.hatenablog.jp 本稿では本書のことを「できるPy」と呼びます。 Amazon でいくつかカスタマーレビューもいただいて次のコメントをみつけました。 python3.7 対応ということで、pathlib を使ってる点が（古いpython は切り捨てる！的なところは）潔いと言えば潔いし、日本語のファイル名にも気を配っている記述はオライリーに期待するのは酷なところもある。でもこの本でもNFD問題は全くの記述無し。だめだろ、それじゃ。 Amazon CAPTCHA まさに仰る通りです。執筆時にそのことに気づかずご指摘いただいてありがとうございます。 ここでご指摘されている NFD 問題というのは、ファイル名のみに限った問題ではなく、Unicode の文字集合を扱ってエンコード／デコードするときに発生する
基本情報、今ならやっぱPythonっしょ！「徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版」がよかった話 | DevelopersIO
ちゃだいん（@chazuke4649）です。 基本情報、初めての人が勉強するなら、やっぱ人気のPythonやないすか？ 先日、ひょんなことから基本情報の試験を受けてきました。その際、いわゆる2020年からの見直しで、Pythonが追加になったので、改めて勉強しようと本屋に向かったところ、ぴったりの本を見つけました。 それが 「徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版」です。 とても良い教材だと思ったのでご紹介します。 概要 タイトル： 徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編 第2版 著者： 瀬戸 美月（せと みづき）氏 株式会社わくわくスタディワールド代表取締役 発売日： 2021/5/20 発行所： 株式会社インプレス 本書は、基本情報技術者試験の選択プログラミング言語「Python」の対策書『徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編』の改訂第2版
【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
TEPRA Lite ではじめる BLE リバースエンジニアリング / tepra-lite-ble-reverse-engineering
第54回 情報科学若手の会 #wakate2021
ゼロからはじめるPython(83) Pythonシェル徹底活用 - 快適CUI生活のススメ
Pythonには対話的にプログラムを実行できるPythonシェルが備わっている。きっとPython学習の際に使ったことがあると思う。とはいえ学習用だけに限定するのは非常にもったいない。筆者は事あるごとに計算やカレンダー、フォルダを開いたりと、いろいろな用途に使っている。今回は、Pythonシェルを便利に使うアイデアを7つ紹介する。 Pythonシェルとは？ そもそも、Pythonシェルとは何だろうか。Pythonをインストールすると一緒についてくる対話式実行環境のことだ。WindowsでPythonシェルを起動するには、スタートメニューから「Python3.x > IDLE」を実行するか、PowerShellを起動して「python3」とタイプすれば良い。macOSではターミナル.appを起動して「python3 」とタイプしよう。 Pythonシェルが起動すると「>>>」と表示されるので
シェルスクリプトを書くのをやめる - blog.8-p.info
今年から、できるだけシェルスクリプトを書くのをやめようとしている。私が毎日 zsh に打ち込んでいるのも広義のシェルスクリプトだし、自分用の雑なスクリプトを書くことはあるけれど、チームの他の人も将来に使ったり改変したりするようなものは、なるだけ他の言語を使っている。 シェルスクリプトを書くのは難しいし、その難しさは、学ぶに値しないといったら言い過ぎかもしれないけれど、2021年に初心者が取り組むべき問題とは言い難いと思う。 シェルは悪いプログラミング言語である Bash Strict Mode とかを使ってみても、シェルスクリプトには落とし穴が多すぎる。自分で書いたものを自分で使っている分には大丈夫なのだけど、スクリプトがチーム内で使われるようになると、考慮していなかったところ、例えばファイル名に空白文字が含まれるとか、そういうレベルの微妙なところで、ちゃんと書かれていないスクリプトは壊れ
開発言語の人気トップが交代、JavaやC／C++を抜き去ったのは
出典：日経クロステック、2021年7月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するため、新規システムの開発が盛んだ。従来の会計や販売、生産管理といった基幹系システムだけでなく、データ分析やAI（人工知能）システムなどの開発に着手する企業が増えている。 こうした新規システムの開発を進めるには、従来の基幹系システムとは異なる開発体制が求められる。システムに合わせて開発チームを構成し、開発対象のシステムに合ったプログラミング言語を選ぶ必要がある。プログラミング言語によって向いているシステム、または向いていないシステムがあるからだ。 現在のITエンジニアは開発対象に応じて利用する言語を増やしたり、場合によっては切り替えたりすることが求められる。では今、ITエンジニアが利用するプログラミング言語や開発環境は何か。これを調
実践 時系列解析
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 はじめに 1章 時系列の概論と簡単な歴史 1.1 時系列の多様な用途の歴史 1.1.1 時系列問題としての医学 1.1.2 気象予測 1.1.3 経済成長の予測 1.1.4 天文学 1.2 時系列解析の人気に火がつく 1.3 統計的時系列解析の起源 1.4
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京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
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Pythonを用いたPDFデータからの情報抽出 / Extraction data from PDF using Python
